社宅・家賃補助制度あり 生成AI・LLMのITエンジニア求人・転職情報

社会インフラ事業本部におけるPM/上流SEポジションを募集しています。 いずれも大規模プロジェクト(100～200名以上)を対象とし、以下のような業務をお任せします。 ●プロジェクトマネジメント(PM) ・大規模案件における進捗管理、チームマネジメント(10～20名以上)、ベンダーコントロール、予算管理 ・リスク/課題管理、品質管理、顧客折衝 ・大規模案件を複数年にわたって推進し、社内外のステークホルダーと連携 ●上流SE(システムアーキテクト/チームリーダー) ・要件定義、基本設計、技術選定などの上流工程 ・チームリーダーとしてメンバーを率いたり、アーキテクトとして専門領域を担当 ・大規模案件における技術的課題の解決、改善提案 ※経験業界(インダストリー)は不問です。 通信キャリア、エネルギー・インフラ、または他業種出身でも新しい技術・トレンドを柔軟にキャッチアップできる方を歓迎します。 選考事業部概要====== 社会インフラ事業本部は、東京、静岡、名古屋、大阪、広島に拠点を構え、通信および社会インフラ領域における役務提供とモダナイゼーションサービスを展開しております。 当事業部は現在4つの部署で構成されており、事務所所在地によりそれぞれ担当する領域やサービススコープが異なります。 ・TS(Telco and Publics System Department):東京拠点で、通信キャリア等のテレコムサービスを展開 ・IS(Innovation Solution Department):東京拠点で、主にレガシーマイグレーション、モダナイゼーションが中心 ・US(Utilities System Department):名古屋・福岡拠点で、電力・ガスなどのユーティリティー領域向けのサービスを展開 ・MS(Modernization Solution Department):大阪拠点で、オープンからオープンへのモダナイゼーションが中心

ミッション ヘルスケア領域プラットフォームの製品戦略を主導し、革新的なプロダクト開発を通じて事業成長と社会課題解決を実現することがミッションです。ユーザーニーズと技術トレンドを的確に捉え、顧客価値を最大化する製品ビジョンを描き、実行に移していただきます。 業務概要 プロダクト戦略の立案から実行までを主導し、ヘルスケア領域における業界トップクラスのプラットフォームサービスの進化を推進します。データドリブンなアプローチでユーザー体験を最適化し、AI活用やDXを通じて社会課題解決に貢献していただきます。 具体的な業務内容 ・プロダクト戦略立案と中長期ロードマップ策定 ・KPI設計とデータドリブンな意思決定プロセス確立 ・ユーザー体験最適化のためのUI/UX改善施策立案 ・新規機能の要件定義と開発チームとの連携推進 ・プロダクトビジョン策定とステークホルダーへの共有 ※従事すべき業務の変更の範囲:適性に応じて会社の指示する業務への異動を命じることがある

ミッション 介護領域における「施設探し」と「仕事探し」を利用者/クライアント両面から繋ぎ、ベストマッチングを提供する「リボンモデル」のビジネスを展開し、既存事業から得られる「市場の一次データ」からプラットフォームを構築することで、売上最大化をさせることがミッションです。 業務概要 業界トップクラスの自社プラットフォームで生成・蓄積されるデータを管理・活用することで、プラットフォームとしての競合優位性を構築していただきます。 具体的な業務内容 ・プラットフォームで蓄積するデータの整理・加工・管理 ・蓄積されたデータのビジネスへの活用 ・データ活用・データメンテナンスのためのオペレーションの仕組化、現場への落とし込み ・データの蓄積・活用ためのインフラの設計・構築 ・プラットフォームのマスタデータの管理・活用 ・AIや機械学習などへの活用 ※従事すべき業務の変更の範囲:適性に応じて会社の指示する業務への異動を命じることがある

全社生成AIプロジェクトにおいて、内製開発を主導し、企画・実装・運用までを一気通貫で推進することで、事業部の課題解決とAX(AIトランスフォーメーション)の加速を実現いただきます。 ●自社生成AI・AIエージェント基盤の継続的な内製開発・運用(フロントエンド・バックエンド開発、ETL/ELT処理の実装、パブリッククラウド上での最新技術検証) ●LLM/RAG APIの各種業務アプリへの組み込み ●セキュリティを考慮した社内AIエージェントエコシステムの構築 ●技術動向や事業部のニーズを踏まえた開発企画、要件整理、およびプロジェクト/開発チームのマネジメント ●経営層への技術報告や外部発信(事例公開、登壇)への関与 ※変更の範囲:会社の定める業務

データサイエンティストとして、経営課題の解決やビジネスの高度化等の新たな価値の創出に向け、データ利活用を中心に担っていただきます。 ・データ利活用案件の企画立案およびビジネス活用シーンを踏まえた分析設計 ・データ活用基盤の整備・管理 ・データ分析業務の推進(AI分析、機械学習、統計解析、データマイニングなど) ・データ分析人財の教育(社内研修の企画立案や講師など)

●入社後～中期的にお任せしたいこと 本ポジションでは、AWSを活用したシステム基盤・データ基盤案件において、プロジェクトリーダーとして案件全体をリードしていただきます。 中期的には、構築に留まらず、SRE/運用保守を含めた改善提案、データ&AI領域への拡張、サービス化への関与を担い、技術×ビジネスの両面で価値創出できる人材としての活躍を期待しています。 【主な業務内容】 ご経験やスキル、適性に応じて①～④の中でいずれかをお任せします。 ①AWS基盤構築・モダナイゼーション ・既存システムのAWSへのリフト&シフト ・最新AWSサービスを用いた基盤最適化/コスト最適化 ・Webシステム/業務システムのインフラ設計・構築 ②データ基盤・データ&AI領域 ・データ基盤(DWH/データレイク)の設計・構築 ・データパイプライン/ETL処理の設計・構築 ・データ利活用基盤のアーキテクチャ設計 ・PoC実施およびアセット化(サービス展開) ③プロジェクトマネジメント ・プロジェクト計画/進捗/品質/コスト管理 ・顧客折衝/課題抽出/改善提案 ・提案活動(オファリング型ビジネス) ・チームマネジメント/メンバー育成 ④SRE/運用改善 ・運用保守を含めた全体最適化 ・SRE/ITSM観点での改善提案 ・運用サービスの標準化・サービス化 【業務内容】 雇入直後…事業部の指定する業務及び付随する業務 変更の範囲…社内におけるすべての業務

生成AIを活用した車載エージェントの中核技術開発を担当いただきます。 車両とユーザーが自然にインタラクションし、ユーザーの意図・状況を理解した上で、車両制御や車載サービスへとつなげるための対話技術・AIモデルの設計・実装・評価を担当いただきます。 ●具体的な業務内容 商品開発部門と連携し、以下の業務を担当いただきます。 ・生成AI・LLM/VLMを活用した車載向け対話エージェント技術の研究・開発 ・音声・テキスト・マルチモーダル入力を用いたユーザー意図理解・状態推定技術の開発 ・ユーザーの発話・行動文脈に基づき、車両機能(ドア、空調、シート、HMI 等)やサービスを制御するロジックの設計 ・車載制約(リアルタイム性、安全性、エッジ実装)を踏まえた生成AIモデルの最適化・評価 ・シミュレーション環境や実車・実機を用いた検証、商品適用に向けた課題抽出と改善提案 ●使用言語、環境、ツール等 使用言語:Python、C/C++ 環境:Windows、Linux(Ubuntu) ツール・技術:各種生成AI/深層学習フレームワーク、クラウド環境(必要に応じて) 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

地図DBの開発分野において、単純なプログラマーではなく、上流工程の設計、顧客調整、要件定義においても、即戦力として担当していただくことを考えております。 ●具体的な業務内容 次世代SD地図、自動運転地図、MaaS向け地図、ISA向け地図の企画、要件定義、設計、開発 使用言語:C+、Python、SQL 開発環境:windows、Linux、AWS、M365Copilot、Github Copilot、Claude code 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

CIO(Chief Information Officer)のミッション 経営戦略とIT戦略を高度に融合させ、攻めと守りの両輪を回すことで企業価値を最大化します。テクノロジーを単なるインフラとしてではなく競争優位の源泉と定義し、全社的なDX推進とガバナンス強化を通じて、事業の非連続な成長と社会課題解決の基盤を構築します。 CIO(Chief Information Officer)の業務の概要 CEOやCFOの戦略パートナーとして、中長期的なITロードマップの策定から実行まで全責任を負います。ビジネスOSの設計者として、事業拡大に耐えうる強固なインフラ構築と、イノベーションを生むための組織変革を同時に推進します。 CIO(Chief Information Officer)の具体的な内容 経営とITの融合: 経営戦略に基づいたIT中期経営計画の策定およびROIの最大化 ●IT推進/統括 ・全社的なDX推進の旗振り役(レガシー刷新、業務プロセス改革) ・データドリブン経営を支える基盤構築(BigQuery等を用いた分析基盤の統合) ・生成AI等の新技術導入による生産性向上と競争優位性の確立 ・ITガバナンスの構築および内部統制の強化 ・情報セキュリティ戦略の立案とCISOと連携したリスク管理体制の構築 ・クラウド移行戦略(AWS等)の策定とインフラコストの最適化 ●組織マネジメント ・エンジニア組織および情報システム部門の統括・評価・採用 ・外部ベンダー/パートナーの戦略的ソーシングとコントロール ・大規模アジャイル(SAFe)導入などによる開発組織の生産性向上 ※従事すべき業務の変更の範囲:適性に応じて会社の指示する業務への異動を命じることがある

調達見積プロセスにおける図面類似検索・見積プロセス自動化の技術開発を担当。 図面からの特徴抽出・大規模品番の類似検索エンジン構築・過去見積実績を活用した見積支援など、調達プロセスの高度化を推進します。 ●具体的な業務内容 【大規模類似検索】数百万品番規模の図面に対する形状特徴量ベースの類似検索エンジン構築、検索精度の評価・改善 【見積支援AI】類似図面と過去見積実績のマッチング、見積根拠の提示、AIエージェントによる見積効率化 【図面特徴抽出】品番・形状特徴・寸法の自動認識、類似検索に最適化した特徴量設計 【検索精度の継続改善】フィードバックループ設計、特徴量・類似度指標のチューニング、類似根拠の可視化 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

経営KPIの構造モデリング、外部知見を活用した情報収集エージェント、シナリオ分析に基づく意思決定支援の技術開発を担当。データ統合・分析基盤の構築からAIエージェントの設計・実装まで一貫して推進します。 ●具体的な業務内容 【KPI構造モデリング】経営KPI間の依存関係・先行指標の特定、異種データソースの統合とKPIツリー構築 【シナリオ分析・予測】施策効果予測、リスクシナリオの定量評価、モデルの解釈可能性担保 【外部知見活用エージェント】業界動向・市場情報・技術トレンドの自動収集、経営判断へのコンテキスト提供 【意思決定支援基盤】分析結果の自動可視化・レポート生成、判断に必要な情報の統合提示 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整、設計ノウハウ共有 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

設計プロセスに散在する業務知見(設計ルール・過去不具合事例・判断根拠等)を構造化し、AIエージェントが設計審査やレビューを支援できるナレッジ基盤として整備する技術開発を担当します。 ●具体的な業務内容 【ナレッジ構築】設計ルール・不具合事例・判断根拠の構造化、ハイブリッド検索・リランキング等を用いたナレッジ基盤の設計・実装 【知識グラフ】エンティティ・関係抽出、グラフ構造を活用した推論・検索の高度化 【暗黙知の形式知化】設計者の判断基準を対話的に引き出し構造化するエージェントの設計 【AIレビュー】設計文書に対するAI自動レビュー機能の設計・実装・精度改善 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

先端AIのNeuromorphic技術の研究開発を担当いただきます。主に、省電力化(脳型コンピューター/AI chip実装、生体模倣センシング、時系列信号処理、ロボット制御AI)の領域から、適性に基づき配属を決定します。 ●具体的な業務内容 【事業優位性を提供するための、新手法の実用化および課題解決方法の提案】 【新事業を創成するための革新技術の研究】【AIの理論的/実験的研究】 ・担当テーマに関する研究開発業務(文献・他社調査、計画立案、実験、手法確立、インプリ、性能評価、技術移管など) ・研究開発に伴う成果物(技術報告書発行、特許出願、学会発表、論文誌投稿など) ・国内外の大学、研究機関、外部企業との連携 ・社内協業部門との連携 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

経営KPIの構造モデリング、外部知見を活用した情報収集エージェント、シナリオ分析に基づく意思決定支援の技術開発を担当。データ統合・分析基盤の構築からAIエージェントの設計・実装まで一貫して推進します。 ●具体的な業務内容 【KPI構造モデリング】経営KPI間の依存関係・先行指標の特定、異種データソースの統合とKPIツリー構築 【シナリオ分析・予測】施策効果予測、リスクシナリオの定量評価、モデルの解釈可能性担保 【外部知見活用エージェント】業界動向・市場情報・技術トレンドの自動収集、経営判断へのコンテキスト提供 【意思決定支援基盤】分析結果の自動可視化・レポート生成、判断に必要な情報の統合提示 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整、設計ノウハウ共有 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

アイシングループ国内外の工場を舞台に、スマートファクトリーを具現化するAI応用技術開発を担当。 ニーズ・課題抽出から技術開発、現場導入、成果創出まで一貫して対応。 ●具体的な業務内容 ・画像・作動音による製品検査技術の開発と現場適用 ・生成AIなど最新技術を活用した新たなソリューション開発 使用技術・環境 ・使用言語:Python ・環境:Windows, Ubuntu ・ツール:TensorFlow, Keras, PyTorch, 生成AI, AWS, Microsoft Azure 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

AI開発向けにMLOps環境、データ基盤の構想立案、技術検討、構築をお任せします。 クラウド(PaaS)上への構築をベースに検討いただきます。 加えて、オンプレ・クラウドのハイブリット構想も担当いただきます。 ●具体的な業務内容 AI開発・データ分析に関わるデータ基盤やMLOps環境の整備、IoTや自動車の規格に適切なクラウドのサービスの検討等に関する以下の業務をお任せします。 ・技術検討 ・企画・構想立案 ・システム要件定義 ・データモデリング ・設計、開発 言語:Python、C++、JavaScript、TypeScript、SQL OS:Windows、Linux 環境:AWS ツール:Databricks、IaC (AWS CDKなど)、生成AI(GPT、Claude、Gemini) 愛知をはじめ、他の拠点(東京、博多)のメンバーともリモート環境等で連携しながら業務にあたってもらいます。 入社後3か月は、OJTを中心に業務キャッチアップをしていただき、その後メイン業務を担当していただきます。 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

従業員エンゲージメント調査・人材データ等の構造化データに対する統計的因果分析と、生成AIを組み合わせた施策提案の技術開発を担当。 因果モデル構築から施策効果予測、分析結果の解釈可能な可視化まで一貫して担います。 ●具体的な業務内容 【因果分析】エンゲージメント調査・人材データからベイジアンネットワーク等による因果構造推定、施策効果予測 【施策提案AI】因果モデルと生成AIによる部署別・職種別の施策提案、説明可能な出力設計 【データ統合・分析基盤】異種人事データの統合、解釈可能性の担保、自動可視化・レポート生成 【分析手法の高度化】分析粒度の最適化、時系列変化追跡、施策→効果のフィードバックループ設計 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整、知見共有 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

生成AIを活用した車載エージェントの中核技術開発を担当いただきます。 車両とユーザーが自然にインタラクションし、ユーザーの意図・状況を理解した上で、車両制御や車載サービスへとつなげるための対話技術・AIモデルの設計・実装・評価を担当いただきます。 ●具体的な業務内容 商品開発部門と連携し、以下の業務を担当いただきます。 ・生成AI・LLM/VLMを活用した車載向け対話エージェント技術の研究・開発 ・音声・テキスト・マルチモーダル入力を用いたユーザー意図理解・状態推定技術の開発 ・ユーザーの発話・行動文脈に基づき、車両機能(ドア、空調、シート、HMI 等)やサービスを制御するロジックの設計 ・車載制約(リアルタイム性、安全性、エッジ実装)を踏まえた生成AIモデルの最適化・評価 ・シミュレーション環境や実車・実機を用いた検証、商品適用に向けた課題抽出と改善提案 ●使用言語、環境、ツール等 使用言語:Python、C/C++ 環境:Windows、Linux(Ubuntu) ツール・技術:各種生成AI/深層学習フレームワーク、クラウド環境(必要に応じて) 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

経営KPIの構造モデリング、外部知見を活用した情報収集エージェント、シナリオ分析に基づく意思決定支援の技術開発を担当。データ統合・分析基盤の構築からAIエージェントの設計・実装まで一貫して推進します。 ●具体的な業務内容 【KPI構造モデリング】経営KPI間の依存関係・先行指標の特定、異種データソースの統合とKPIツリー構築 【シナリオ分析・予測】施策効果予測、リスクシナリオの定量評価、モデルの解釈可能性担保 【外部知見活用エージェント】業界動向・市場情報・技術トレンドの自動収集、経営判断へのコンテキスト提供 【意思決定支援基盤】分析結果の自動可視化・レポート生成、判断に必要な情報の統合提示 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整、設計ノウハウ共有 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

従業員エンゲージメント調査・人材データ等の構造化データに対する統計的因果分析と、生成AIを組み合わせた施策提案の技術開発を担当。因果モデル構築から施策効果予測、分析結果の解釈可能な可視化まで一貫して担います。 ●具体的な業務内容 【因果分析】エンゲージメント調査・人材データからベイジアンネットワーク等による因果構造推定、施策効果予測 【施策提案AI】因果モデルと生成AIによる部署別・職種別の施策提案、説明可能な出力設計 【データ統合・分析基盤】異種人事データの統合、解釈可能性の担保、自動可視化・レポート生成 【分析手法の高度化】分析粒度の最適化、時系列変化追跡、施策→効果のフィードバックループ設計 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整、知見共有 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

設計図面に対する製造性評価をAIで支援する技術開発を担当。図面からの情報抽出・製造ルールに基づく自動チェック・過去品質不具合との照合など、製造品質の向上に直結するAIエージェントの設計・実装を推進します。 ●具体的な業務内容 【製造性評価AI】製造ルール・品質不具合に基づく設計形状の自動チェック、素材・工法ごとの判断ロジック設計・実装 【製造知見の構造化】図面・仕様書・不具合履歴を横断活用するナレッジ基盤構築、製造ルールの体系化 【図面情報抽出】OCR+レイアウト解析による形状・注記・寸法の自動認識 【設計・製造連携】製造性チェック結果の可視化・修正提案、設計変更の製造影響評価 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

工場現場における人作業の自働化(ロボット導入)を加速させるため、フィジカルAIの現場活用に向けた技術開発を担当していただきます。シミュレーションと実機を連携させた開発環境での検証から、実際の現場への適用に伴って生じる課題の解決まで一貫して取り組み、現場での実用化を目指します。 ●具体的な業務内容 フィジカルAIの工場現場への適用 ・ロボット実機(ヒューマノイド含む)を活用した現場動作検証(検証エリア・工場現場) ・ロボット-センシング機器の制御・通信技術開発 ・データ収集・モデル学習 Ubuntu(LINUX)、ROS2、Python、Issac Sim AI処理PC保有、クラウド環境、各種ロボット保有、ロボット評価用実機検証エリア保有 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

調達見積プロセスにおける図面類似検索・見積プロセス自動化の技術開発を担当。図面からの特徴抽出・大規模品番の類似検索エンジン構築・過去見積実績を活用した見積支援など、調達プロセスの高度化を推進します。 ●具体的な業務内容 【大規模類似検索】数百万品番規模の図面に対する形状特徴量ベースの類似検索エンジン構築、検索精度の評価・改善 【見積支援AI】類似図面と過去見積実績のマッチング、見積根拠の提示、AIエージェントによる見積効率化 【図面特徴抽出】品番・形状特徴・寸法の自動認識、類似検索に最適化した特徴量設計 【検索精度の継続改善】フィードバックループ設計、特徴量・類似度指標のチューニング、類似根拠の可視化 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

機械知覚機能を支える先端AI技術の研究開発(Ex. 学習効率化)を担当いただきます。 主に、画像認識、マルチモーダル生成AI、機械学習方法論・理論といった専門性にもとづいて、テーマを決定します。 ●具体的な業務内容 【事業優位性を提供するための、新手法の実用化および課題解決方法の提案】 【新事業を創成するための革新技術の研究】【AIの理論的/実験的研究】 ・担当テーマに関する研究開発業務(文献・他社調査、計画立案、実験、手法確立、インプリ、性能評価、技術移管など) ・研究開発に伴う成果物(技術報告書発行、特許出願、学会発表、論文誌投稿など) ・国内外の大学、研究機関、外部企業との連携 ・社内協業部門との連携 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

生産技術業務を対象に、生成AIを活用したナレッジ情報共有化・再現性向上を部門横断的に行います。 AIと人の役割分担(人の判断を支えるAI活用設計)を前提に、属人化しない業務の仕組みづくりと横断展開を担当します。 ●具体的な業務内容 主な内容 ・生成AI活用テーマの整理・具体化 ・過去資料・事例の整理方法設計 ・AIと人の役割分担(人の判断を支えるAI活用設計)の整理 ・横展開を見据えた形式整理 使用ツール ・Copilot / ChatGPT、Teams、SharePoint、Excel 等 環境 ・本部主導、個人任せにしない体制 ・AI/DX担当の支援あり 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

調達見積プロセスにおける図面類似検索・見積プロセス自動化の技術開発を担当。図面からの特徴抽出・大規模品番の類似検索エンジン構築・過去見積実績を活用した見積支援など、調達プロセスの高度化を推進します。 ●具体的な業務内容 【大規模類似検索】数百万品番規模の図面に対する形状特徴量ベースの類似検索エンジン構築、検索精度の評価・改善 【見積支援AI】類似図面と過去見積実績のマッチング、見積根拠の提示、AIエージェントによる見積効率化 【図面特徴抽出】品番・形状特徴・寸法の自動認識、類似検索に最適化した特徴量設計 【検索精度の継続改善】フィードバックループ設計、特徴量・類似度指標のチューニング、類似根拠の可視化 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

従業員エンゲージメント調査・人材データ等の構造化データに対する統計的因果分析と、生成AIを組み合わせた施策提案の技術開発を担当。 因果モデル構築から施策効果予測、分析結果の解釈可能な可視化まで一貫して担います。 ●具体的な業務内容 【因果分析】エンゲージメント調査・人材データからベイジアンネットワーク等による因果構造推定、施策効果予測 【施策提案AI】因果モデルと生成AIによる部署別・職種別の施策提案、説明可能な出力設計 【データ統合・分析基盤】異種人事データの統合、解釈可能性の担保、自動可視化・レポート生成 【分析手法の高度化】分析粒度の最適化、時系列変化追跡、施策→効果のフィードバックループ設計 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整、知見共有 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

設計プロセスに散在する業務知見(設計ルール・過去不具合事例・判断根拠等)を構造化し、AIエージェントが設計審査やレビューを支援できるナレッジ基盤として整備する技術開発を担当します。 ●具体的な業務内容 【ナレッジ構築】設計ルール・不具合事例・判断根拠の構造化、ハイブリッド検索・リランキング等を用いたナレッジ基盤の設計・実装 【知識グラフ】エンティティ・関係抽出、グラフ構造を活用した推論・検索の高度化 【暗黙知の形式知化】設計者の判断基準を対話的に引き出し構造化するエージェントの設計 【AIレビュー】設計文書に対するAI自動レビュー機能の設計・実装・精度改善 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

設計プロセスに散在する業務知見(設計ルール・過去不具合事例・判断根拠等)を構造化し、AIエージェントが設計審査やレビューを支援できるナレッジ基盤として整備する技術開発を担当します。 ●具体的な業務内容 【ナレッジ構築】設計ルール・不具合事例・判断根拠の構造化、ハイブリッド検索・リランキング等を用いたナレッジ基盤の設計・実装 【知識グラフ】エンティティ・関係抽出、グラフ構造を活用した推論・検索の高度化 【暗黙知の形式知化】設計者の判断基準を対話的に引き出し構造化するエージェントの設計 【AIレビュー】設計文書に対するAI自動レビュー機能の設計・実装・精度改善 【チーム連携】業務部門・外部パートナーとの要件調整 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務

先端AIのNeuromorphic技術の研究開発を担当いただきます。主に、省電力化(脳型コンピューター/AI chip実装、生体模倣センシング、時系列信号処理、ロボット制御AI)の領域から、適性に基づき配属を決定します。 ●具体的な業務内容 【事業優位性を提供するための、新手法の実用化および課題解決方法の提案】 【新事業を創成するための革新技術の研究】【AIの理論的/実験的研究】 ・担当テーマに関する研究開発業務(文献・他社調査、計画立案、実験、手法確立、インプリ、性能評価、技術移管など) ・研究開発に伴う成果物(技術報告書発行、特許出願、学会発表、論文誌投稿など) ・国内外の大学、研究機関、外部企業との連携 ・社内協業部門との連携 職種の変更範囲:技術職・事務職・技能職業務